安定期に入った国内の流行と比較すると、生産の仕事フル再開への復帰は、社会的なテーマとなってきています。産業の中国の省は、自動車、エレクトロニクス、造船、航空、および紙で主要産業と企業を促進する他のいくつかの優先順位を示し、2月の終わりにリード「ポイント」を取らなければなりませんでした。
政府レベルの「新しいインフラ」製剤、円UHV、5G、都市間高速鉄道、大規模なデータセンター、人工知能、：ちょうど仕事に戻らない、国も徐々にウォームアップ春の到来と投資ブームの新ラウンドを開始しました産業インターネットは、充電杭7ハイテク方向は、20日以内に、政府の中央レベルが「新しいインフラストラクチャ」に4回、直接または間接参照を満たして、その重要性は自明です。
「新しいインフラ」刺激することにより、兆元の投資計画は、道を進んでいます。「企業の透明性報告書」によると、2019年に計画された投資額と、それは兆7程度の総投資額を発表し、同国の22州は、投資計画を発表しているおよそ31の省を導入し、そしていくつかの州を強調してきました私たちは、インフラにおける新規投資を推進していきます。按分計算を、関連統計も3月5日の時点で、24個の省、直轄市は、ほぼ8000000000000元の合計サイズを投資するの2020年度計画48600000000000元にのぼる総投資額で、重要なプロジェクトにおける計画、将来への投資を発表しましたことを示しています兆約1.1元に、新しいインフラストラクチャ今年。
流行と「新しいインフラ」アディクトの衝突の下では、一方では、企業がラインのフロントの下、通常の動作を復元するために、できるだけ早く開始することを最優先となります。
一方、状況の現実はまた、産業がその生産慣行やビジネスモデルを検討強制されます。特に、多くの議論では、製造業が最もブランチの頻度で議論となっています：流行で恥ずかしい状況に直面製造会社で仕事に戻るために雇用とより困難、中国経済に影響するだけでなく、グローバルな産業チェーンの神経に影響を与えないだけで。
近い将来には、人工知能などの新しいインフラストラクチャ、インターネット業界、データセンター、中に含まれ、またしっかりSmart Upgradeのストーリーラインの製造にバインドされます。
まあ、ストーリーラインで、+新しいインフラストラクチャは、流域として進化の窮状とフィールドについて考えることを提案流行がされている場合、また興味深い何の結果を観察するために？
（出典：DeepTech）
流行が拡大され、AIの配当は、「雨が下降」を達成するためにはるかに新しいインフラストラクチャからです
流行を想起し、すべてのための経済への影響は確認しますが、とは非常に異なる製造デジタル経済は例外となっています。
インターネットなどの分野におけるオンライン教育、オンラインオフィス、電気プロバイダが、ビジネスの多くも10倍または数倍の伸びであったことをデータショー*、*「最初のユーザー、顧客の後に」中国インターネット一般的になって考え方が生活を続けました。中国以外では、国が国内のインターネット製品の「海」を作成するためにも間接的に、まだ流行の拡大の一環だったとデジタル経済の成長のための部屋を作成します。オンライン中国の小中学校を教えネイルのサポートが成功しているので、例えば、UNESCOは、流行に左右国に釘をお勧めします。
数字ホット経済の後ろに、それは最も重要な技術のテストプラットフォームの機能の一つです。この点で、彭真、浪潮グループの上級副社長はDeepTechは、この流行に無用取得するためにコンピューティングパワーの人工知能の側面、その顧客の経験によると、多くのデータセンターに投資していたと言いました。
彼はまた、デジタル経済、データセンター、伝染病の予防とコントロールの新しいインフラや人工知能からの支援に加えて、クラスが値を果たしている、と述べました。AIの数を作成するために大規模なインターネット企業を含むBAT、および他の企業を含む流行、中には、必ずそのフロアのアプリケーションを高速化するために人工知能技術を模索しています。それは流行を戦う、またはフロントラインの戦場における健康情報管理「健康コード」の市民のためであるかどうかを、より迅速かつ正確にAI技術の使用は、CTの胸部X線を識別し、または研究におけるAIにより、分析のHPC技術のコロナウイルスの遺伝子サンプル、抗ウイルス薬や他のスクリーニング......
多くの伝染病の予防とコントロールのリンクは、ITが行わクラウド、ビッグデータ、AIや新興他に依存しています。コンピュータビジョン、音声と反復最適化を処理する自然言語で形状の人工知能、機械学習、人工知能アルゴリズムを取るために、チップ、サーバ、クラウドコンピューティングなどのインフラの開発：これは当然、過去数年間での累積効果をもたらし。
ただし、のみが増幅されないAIの配当金は、均等にショートボードがあります。例えば、この相加効果より上有意製造を覆っていません。
国は流行の時代に入ったよう、主要な工業企業のほとんどは、仕事に戻り始めているが、状況は低い機器操作を実勢。中国の主要工場の設備稼働率については、ファウンドリ、台湾の鴻海精密工業は、3月上旬明らかにしたスマートフォン「それだけで50％高い容量を確保するために、需要に比べて。」まさか、これらの植物は、本物の人に依存しすぎていません。
新しいインフラストラクチャへのデジタル経済の注目に流行の勃発から、その後ヶ月以上の時間に集団反射し、個人的な感情をスペースフィールドポイントを作成するための製造業のために再ストライキ、に、多くのハイライトは、通常のように見えるが、していましたしかし、現実には合理的ではないですか、ニーズが対処することを次のAIに新しいインフラストラクチャを構成し、アドレス痛みのポイントに必要の焦点です。
「新鮮リクルート」はもはやでき、新たなインフラの勃発後、AIの時代を「運命は誓約ない」または
この「新しいインフラ」レッツAIの前に長いが、頭の運命への参照を歓迎し、多くの大規模なインターネット企業があり、記録の企業は、AIは新しいインフラストラクチャ同様の電力のためのスマート回としてAIを説明し、イネーブラとしての地位を定義しています。
しかし、AIは、このような民生用電子機器などの分野で存在感を持って、産業場面での状況の別の一種である、それは消費者のシーンの「コピー」の利点に困難であると考えられます。
テンセントは、清華大学は、AIが産業現場に上陸した段階になると、会議で知的な内部の議論の産業時代の流行、副事務総長王産業インターネット産業連盟の後に立ち上げた二つの点に要約することは困難である：一つはコストであり、第二、それは技術です。
（出典：テスラ）
彼の見解では、新しいインフラに関わるデジタル変換のコスト、データ収集は、投資する必要がありますが、そのような困難な状況への投資の多くをやって中国の製造企業は、しばしば困難です。そして技術的には、データの量や産業シーンの大程度の可用性が差別産業シーン自体と組み合わせて、この段階では、業界の知能の開発を制限は、非常に困難な問題です。いわゆるインテリジェントアプリケーションを既存の産業用アプリケーションでの言及には本当に基本的な産業に触れていないではない - 生産と開発が、運用・保守に集中。
確かに、基本的な問題は、企業が顔に必要な製造コストで、技術の実装負担はAIチームに、より直接的に落ちます。最初は、手動および自動の組み合わせで、2：例えば、テンセント産業AIチームのプロジェクトリーダー黄梁は、ビューの全体的なソリューションのインテリジェントな産業テンセント優れたマップを言うの素晴らしい眺め、彼らは3つの特定の方向を促進するために形成されています多用途であり、公的所有のカスタマイズされた組み合わせは、第三の展開であり、民営化の組合せを展開します。
また、これはAIが一点のみの容量が同様に、コンピュータビジョンのも、急速な発展「新鮮リクルートが世界を周りに食べて」いないことを強調していることを確認することは困難ではありません。
インタビューの中で、国内のリーダー嘉嘉アジアのコンピュータビジョンの分野、DeepTechアルゴリズムは、数年前に業界画期的なシングルポイントは、業界の希望の多くの未来ということで、完全に通電AI産業シーンをサポートするのは難しいだろうと強調改善と発展の方向を取得します。
「現在のAI業界のニーズはるかに複雑な既存の単一のアルゴリズムの上にある。認識に大きなフィールドことが困難であり、多くの機能は共通であるが、産業界、データの多種多様で、収集方法は数多くあります効果を確実にするためであるデータのアルゴリズムまたはセットがあります。同じ超高精細映像アプリケーションでは、1000チームは、月やチームが実際の商用よりもコストや期間を含め、1000ヶ月やっていたことをアルゴリズムの千セットを必要としますプロセスは余裕がある「と彼は言いました。
彭真、浪潮グループの上級副社長、それは私たちの国は、人工知能「AI業界の」過渡期「のAI業界」にしている、分析されており、国内のAIの資金調達は、世界全体の60％を占め、人工知能技術系企業多くは、統合の単一の製品や業界のシーン深さと溶液の形成は、現在の産業AI開発の難しさで、非常に優れた技術を持っていますが、どのようにこれらの技術の一点。
「すべての伝統的な産業へレッツAIへのアクセスは、単に技術そのものに依存していません。」彼は言いました。
新しい探査：どのように体系的に「鍬」を食べるために
でも流行する前に、製造部門は、このような古い中国の製造業として移動かむことを期待して、2019年に新たな資金を得るために、AIの企業の分野では、多くの関与のフィールドを有効にする多くのAI会社の憧れの中心でした伝統的な「不屈の。」
興味深いことに、流行と提案された新しいインフラストラクチャは、「タフな1」アクティブ軟化を作るようです。これは感じるようにAI業界の顧客の緊急性に反映されています。
シーダー技術のために、彼らは明らかに勃発前と後に、顧客のリズムが変化している、と感じました。
「過去数年間で、我々はそれがデジタル知るために、サプライチェーン、サプライチェーンのニーズを懸念しているが、ほとんどの企業は、緊急性の強すぎるAセンスを持っていません。
流行、サプライチェーン、強力な妨害途方もない圧力の後、多くの企業が完全にサプライチェーンリンクとキーコア管理機能に問題を露呈しました。そのため、流行は大きな教育的価値を持っています。私たちは、仕事に戻るために、後で年後、フォローアップのゆったり年間でいくつかの顧客を持っていますが、スピードアップするために始めた、できるだけ早く協力を開始したい、「シダー・テクノロジーCEO羅小さな運河がDeepTechので、インタビューで語った、」これは、流行に顧客を可能にしますサプライチェーンの柔軟性、迅速な対応能力に焦点を大幅に同社は、小売、製造、物流の人工知能の方向で使用される意思決定の最適化技術に取り組んでいます」。増加し、製造は一方向に今年彼らの焦点であります。
業界内のセミナーでは、浙江省、チーユン・テクノロジー株式会社の副社長の履歴は、株式会社ティン・チャク・ソリューションが考慮され、発生した後、業界は輸入AI上で、より長期的に検討する必要があります。
私たちは多くのプロジェクトを持っていたので」、そして我々は、私は少数の人々の代わりに使用され、短期的なROI（投資収益）です検討し、すぐに利用できない、収入のために償還することができ、月または1週間ではありません... ...デジタルベースの悪い場合は、短期的なAIは、質量効果を再生することは本当に難しいです、これは確かに長期的な投資で、我々は「同時に建物を把握しながら、どのようにすべき両側の2つの方向のカスタマイズや普遍性を考慮する必要があり、彼彼は言いました。
その後、流行、「新しいインフラ」AIの工業化プロセスの時代の後にどのような波紋をもたらすでしょうか？
嘉嘉屋ビューの会社のポイントからAI、それはトップレベルのデザインで、ポジショニングから「新しいインフラ」、考える、新しい挑戦は主に三つの側面に反映されている：「新しい」重点は新しく、アップグレードの新ラウンド、新しい技術要件に、AI、技術革新のための新会社への新しいサービスへのアーキテクチャは、技術革新は、基本的な駆動力があり、「ベース」の課題は、より深遠かつ包括的な基本的なプラットフォームに反映され、より実用的かつ効率的なシステムアーキテクチャ、サービスのためだけでなく、業界の幅だけでなく、効率を向上させることが可能実際のプラットフォーム機能のために、前方に高い要求を入れ、国家の社会的生産力の一部に関連する多くのインフラストラクチャは、より多くの我々は、支持体への包括的な技術基盤技術を必要とし、「ビルド」インフラとサービス能力の構築と強調しました。ときにサービス、特にアプリケーションシナリオに大きな差のAIサービスの要件のために、さまざまな業界の様々な可能、ここでの課題は、サービスビルドの品質、効率、および建設への投資を含めると、出力比率の全体的な能力を高めます。
同時に、AI業界は、既存のギャップのいくつかの継続を着陸します。
「商品やサービスのパフォーマンスの理解を含め何ができるか、あなたがどのように役立つか最終的にはAIのためのすべての産業用アプリケーション、に期待した結果、多くの場合、バイアスを持っている、そして」理想と現実「または一定の距離、業界の特定のニーズの違いこれは、展開の構成の速度との積を確保するために、サービス展開、および最適化を実現し、高度AI品質のサービスや製品の能力に関連している、業界のアプリケーションの幅と深さは、企業がサービス業にもっと大きな影響がいかに十分.AIではありません企業が投資に高いリターンが得られ、より強力な結合を形成することができる。それはまた、新たな機会をもたらし、新たな火種をもたらすAIシンク、「ジャヤは、甲は語りました。
今年、ダニエルは、コンピュータビジョンテンセント優れたマップのフィールドを残し、AIは今、「故意」という会社を設立しており、克服するためにAIシステムでコンピュータ情報技術産業の同様のセットを開発するために期待されていますこのジレンマ。
嘉ジャヤは、さらに人工知能は、工業化を通じて、それはAI 1.0倍、2.0時代「爪、探しハンマーを保持している」と異なっている2.0のための新しい時代を定義する必要性を1.0倍になったことを指摘し、AIの企業は、体系を持っている必要がありますその後も実現通電性と効率性である能力、幾何学的な（減少）を低減するために、投資の開発は、多数のアルゴリズムが制限された技術チームのアプリケーション開発と予算と時間の条件下で完了することができます求めています。
彼の見解では、汎用的な機能とコンピュータの物理的な形の抽象的な比喩的な定義にステップバイステップでは、持っている必要があり、その後、高度に発達の一般的なコースに特化したから、コンピュータ、コンピュータ科学者として、人工知能の工業化にもこの進化に従ってくださいロジック、コンピュータ全体の関係、すなわちAI 2.0全身ビルドのアップグレードを構築するための単一のCPUからのアップグレードは、大幅に導入コストと人員を削減することができます。
シーダー・テクノロジーCEO羅小さな運河は、インテリジェントな意思決定杉の技術フォーカスのための技術、企業が新しいインフラが心配されていると述べた、新しいインフラストラクチャが進化、業界の「→→インテリジェントなデータの情報を」加速します。
「技術ベースの企業のための新しい政府のインフラは間違いなく良いニュースで、プレイするより多くのスペースがあり、私たちの技術は、より大きな利益を再生することができ、」と彼は言いました。
しかし、彼はまた、ステージは、特に比較5Gで、杭を充電、人工知能や業界物事はまだ非常にあり、今も明確な新しいインフラ、政策の中央・地方政府レベルの改善、資源配分やその他の問題ではないことを強調しました広い概念。平均政府異業種や分野にリソースを割り当てることができない、私たちは国レベルで、資源の配分に二次元的に比較検討する必要があるが、業界の値であり、もう一つは技術そのものの価値の大きさです。
「コンセプトは、この広範な分野において、当事者は試行錯誤のこのすべての作業プロセスを実行する必要があるため、非常に長い時間を通過します真ん中を最終決定を楽しみに置きます。」
2020年3月28日に投稿されました
